دوره تکنیک‌های ارزیابی و بهبود عملکرد LLMs در بازیابی اطلاعات همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

1,990,000 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 497,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های ارزیابی و بهبود عملکرد LLMs در بازیابی اطلاعات

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: LLMs در بازیابی اطلاعات (Information Retrieval)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر بازیابی اطلاعات و مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. معماری مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و اجزای اصلی آن‌ها
  • 3. ارزیابی کیفیت بازیابی اطلاعات: معیارهای سنتی
  • 4. معرفی معیارهای ارزیابی جدید در بازیابی اطلاعات با LLMs
  • 5. مجموعه داده‌های استاندارد برای ارزیابی بازیابی اطلاعات
  • 6. روش‌های پیش‌پردازش داده‌ها برای ارزیابی LLMs در بازیابی اطلاعات
  • 7. بررسی اثرات Embeddingها بر عملکرد بازیابی اطلاعات
  • 8. مقایسه روش‌های مختلف Embedding برای متن فارسی
  • 9. تکنیک‌های Fine-tuning LLMs برای بازیابی اطلاعات
  • 10. استفاده از LLMs برای تولید Queryهای جستجو
  • 11. بهینه‌سازی Queryهای جستجو با استفاده از LLMs
  • 12. روش‌های ارزیابی عملکرد LLMs در تولید Query
  • 13. اثرات طول متن بر عملکرد LLMs در بازیابی اطلاعات
  • 14. روش‌های مدیریت متن‌های طولانی برای LLMs
  • 15. تکنیک‌های کاهش ابعاد در فضای Embedding
  • 16. استفاده از روش‌های تقریب همسایه نزدیک (ANN) برای بازیابی اطلاعات
  • 17. معرفی کتابخانه‌های متن‌باز برای ANN
  • 18. بهینه‌سازی ANN برای داده‌های متنی فارسی
  • 19. بررسی روش‌های Ranking در بازیابی اطلاعات با LLMs
  • 20. تکنیک‌های Re-ranking برای بهبود دقت نتایج بازیابی
  • 21. استفاده از LLMs برای تولید خلاصه‌های مرتبط با Query
  • 22. ارزیابی کیفیت خلاصه‌های تولید شده توسط LLMs
  • 23. روش‌های مقابله با ابهام در زبان فارسی برای LLMs
  • 24. تکنیک‌های disambiguation معنایی با استفاده از LLMs
  • 25. بررسی اثرات نویز در داده‌ها بر عملکرد LLMs
  • 26. روش‌های پاکسازی داده‌ها برای بهبود عملکرد LLMs
  • 27. استفاده از LLMs برای شناسایی و تصحیح غلط‌های املایی
  • 28. تکنیک‌های ارزیابی قابلیت تعمیم LLMs به داده‌های جدید
  • 29. بررسی اثرات Bias در LLMs بر نتایج بازیابی اطلاعات
  • 30. روش‌های کاهش Bias در LLMs
  • 31. استفاده از LLMs برای شخصی‌سازی نتایج بازیابی اطلاعات
  • 32. تکنیک‌های جمع‌آوری بازخورد کاربران برای بهبود LLMs
  • 33. بررسی امنیت LLMs در برابر حملات adversarial
  • 34. روش‌های دفاعی در برابر حملات adversarial
  • 35. استفاده از LLMs برای تشخیص اخبار جعلی و اطلاعات نادرست
  • 36. تکنیک‌های ارزیابی قابلیت اطمینان LLMs
  • 37. بررسی اثرات محاسبات کوانتومی بر آینده LLMs
  • 38. معرفی چارچوب‌های ارزیابی LLMs در بازیابی اطلاعات
  • 39. بهینه‌سازی LLMs برای سخت‌افزارهای محدود
  • 40. استفاده از LLMs در بازیابی اطلاعات چندزبانه
  • 41. تکنیک‌های ترجمه ماشینی برای بهبود بازیابی اطلاعات
  • 42. بررسی نقش دانش‌نامه‌ها و پایگاه‌های دانش در LLMs
  • 43. استفاده از LLMs برای استدلال و پاسخ به سوالات پیچیده
  • 44. تکنیک‌های ارزیابی قابلیت استدلال LLMs
  • 45. بررسی اثرات تنظیم پارامترهای LLMs بر عملکرد بازیابی
  • 46. روش‌های انتخاب بهینه پارامترها برای LLMs
  • 47. استفاده از LLMs برای تولید پاسخ‌های توصیفی به سوالات
  • 48. تکنیک‌های ارزیابی کیفیت پاسخ‌های تولید شده
  • 49. بررسی نقش LLMs در بازیابی اطلاعات تصویری
  • 50. استفاده از LLMs برای تولید Caption برای تصاویر
  • 51. تکنیک‌های ارزیابی کیفیت Captionهای تولید شده
  • 52. بررسی اثرات استفاده از LLMs در بازیابی اطلاعات صوتی
  • 53. استفاده از LLMs برای تبدیل گفتار به متن و متن به گفتار
  • 54. تکنیک‌های ارزیابی کیفیت تبدیل گفتار به متن و بالعکس
  • 55. بررسی کاربردهای LLMs در بازیابی اطلاعات در حوزه‌های تخصصی
  • 56. استفاده از LLMs برای استخراج اطلاعات از متون تخصصی
  • 57. تکنیک‌های ارزیابی دقت استخراج اطلاعات
  • 58. بررسی نقش LLMs در بازیابی اطلاعات در شبکه‌های اجتماعی
  • 59. استفاده از LLMs برای تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
  • 60. تکنیک‌های ارزیابی دقت تحلیل احساسات
  • 61. بررسی چالش‌های استفاده از LLMs در بازیابی اطلاعات فارسی
  • 62. روش‌های غلبه بر چالش‌های بازیابی اطلاعات فارسی
  • 63. معرفی ابزارهای توسعه و استقرار LLMs
  • 64. تکنیک‌های مانیتورینگ و نگهداری LLMs
  • 65. بررسی آینده بازیابی اطلاعات با LLMs
  • 66. تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای بهبود LLMs در بازیابی اطلاعات
  • 67. استفاده از LLMs برای تولید داده‌های آموزشی مصنوعی
  • 68. ارزیابی عملکرد LLMs در شرایط کم‌داده
  • 69. بررسی اثرات استفاده از معماری Transformer بر LLMs
  • 70. تکنیک‌های بهینه‌سازی معماری Transformer برای LLMs
  • 71. استفاده از LLMs برای تولید گزارش‌های تحلیلی از نتایج بازیابی اطلاعات
  • 72. تکنیک‌های ارزیابی کیفیت گزارش‌های تحلیلی
  • 73. بررسی نقش LLMs در بازیابی اطلاعات مبتنی بر دانش
  • 74. استفاده از LLMs برای ساخت و نگهداری پایگاه‌های دانش
  • 75. تکنیک‌های ارزیابی کیفیت پایگاه‌های دانش
  • 76. بررسی اثرات استفاده از LLMs در بازیابی اطلاعات در دستگاه‌های موبایل
  • 77. تکنیک‌های بهینه‌سازی LLMs برای دستگاه‌های با منابع محدود
  • 78. بررسی نقش LLMs در بازیابی اطلاعات در محیط‌های ابری
  • 79. استفاده از LLMs به عنوان سرویس (LLMaaS)
  • 80. تکنیک‌های ارزیابی عملکرد LLMaaS
  • 81. بررسی چالش‌های حفظ حریم خصوصی در استفاده از LLMs در بازیابی اطلاعات
  • 82. روش‌های حفظ حریم خصوصی در LLMs
  • 83. بررسی نقش LLMs در بازیابی اطلاعات در حوزه سلامت
  • 84. استفاده از LLMs برای استخراج اطلاعات پزشکی از متون
  • 85. تکنیک‌های ارزیابی دقت استخراج اطلاعات پزشکی
  • 86. بررسی اثرات استفاده از LLMs در بازیابی اطلاعات حقوقی
  • 87. استفاده از LLMs برای تحلیل اسناد حقوقی
  • 88. تکنیک‌های ارزیابی دقت تحلیل اسناد حقوقی
  • 89. بررسی نقش LLMs در بازیابی اطلاعات مالی
  • 90. استفاده از LLMs برای تحلیل گزارش‌های مالی
  • 91. تکنیک‌های ارزیابی دقت تحلیل گزارش‌های مالی
✦ مجموعه ویژه یادگیری

یک دوره، چند مسیر برای یادگیری بهتر

کتاب‌های آموزشی، محتوای صوتی و تصویری و دسترسی به سامانه آنلاین فلش‌کارت؛ مجموعه‌ای برای مطالعه، تمرین و تثبیت آموخته‌ها.

📚 محتوای متنی 🎧 صوت و ویدیو 🧠 مرور هوشمند

محتویات بسته آموزشی

مجموعه‌ای از منابع برای شیوه‌های مختلف یادگیری
📚
کتاب نکته‌های خودمانی
نسخه PDF با زبان ساده، روان و کاربردی برای یادگیری راحت‌تر مفاهیم.
PDF · بیان ساده
📘
کتاب نکته‌های رسمی فارسی
نسخه PDF با نگارش استاندارد، بیان دقیق و رویکرد علمی.
PDF · نگارش رسمی
❓
کتاب پرسش و پاسخ تشریحی
نسخه PDF برای مرور مفاهیم و آشنایی با پاسخ‌های توضیحی.
PDF · یادگیری مفهومی
✅
کتاب پرسش‌های چهارگزینه‌ای
نسخه PDF برای تمرین، سنجش آموخته‌ها و آمادگی بیشتر.
PDF · تمرین و سنجش
🎧
پادکست‌های صوتی فارسی
محتوای صوتی برای یادگیری و مرور مطالب در زمان‌های مختلف.
محتوای صوتی
🎬
ویدیوهای آموزشی فارسی
محتوای ویدیویی برای تکمیل تجربه یادگیری و درک بهتر مطالب.
محتوای ویدیویی
💻
اکانت سامانه آنلاین فلش‌کارت
دسترسی به نرم‌افزار آنلاین فلش‌کارت ویژه این دوره برای تمرین و مرور مطالب.
دسترسی آنلاین
🎓
گواهی پایان دوره
امکان دریافت گواهی پس از تکمیل فعالیت‌های لازم در سامانه و طی مراحل تأیید.
پس از تکمیل شرایط
💾
بسته فیزیکی روی فلش مموری
این محصول به‌صورت فلش مموری حاوی فایل‌های آموزشی، محتوای صوتی و ویدیویی ارائه می‌شود.
تحویل فیزیکی
نکته: استفاده از سامانه آنلاین فلش‌کارت به اتصال اینترنت نیاز دارد؛ محتوای قابل استفاده آفلاین به نوع فایل‌های موجود در بسته بستگی دارد.
SMART LEARNING

🌐 سامانه آنلاین فلش‌کارت؛ مرور هدفمند و هوشمند

اکانت ارائه‌شده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلش‌کارت ویژه این دوره را فراهم می‌کند. این سامانه از الگوریتم زمان‌بندی مرور SM-2 استفاده می‌کند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم می‌کند.

به این ترتیب، کارت‌های دشوارتر می‌توانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسب‌تری داشته باشید.

🧠
مرور زمان‌بندی‌شده
📈
پیگیری پیشرفت
🔄
تمرین و تکرار هدفمند
📚 حجم آموزشی دوره
هزاران
فلش‌کارت آموزشی، به‌صورت تقریبی
۶۰ ساعت
مدت‌زمان معادل برآوردشده آموزشی

مدت‌زمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج می‌شود.

🏅

گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین

گواهی فارسی و انگلیسی · لینک اختصاصی · QR Code

پس از تکمیل فعالیت‌های لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر می‌شود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.

⚖️ توضیح مهم درباره گواهی پایان دوره

این گواهی صرفاً به‌عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.

تجربه‌ای کامل‌تر برای مطالعه، تمرین و یادگیری
express24.ir
تگ‌ها: IR LLM ارزیابی عملکرد بازیابی اطلاعات بهبود LLM پردازش زبان طبیعی تکنیک‌های ارزیابی مدل زبانی بزرگ هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.